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Curso de Regresión Logística con Python y scikit-learn

Opiniones del Curso de Regresión Logística con Python y scikit-learn

Implementa la regresión logística con Python y scikit-learn. Aprende a clasificar datos complejos con algoritmos supervisados y a evaluar el rendimiento de modelos. Ideal para mejorar habilidades en análisis de datos y machine learning.

Avatar Mauricio Murillo Benítez

Mauricio Murillo Benítez

@mmurillob2021

Excelente curso, buen instructor muy claro.

Avatar LILY ALEJANDRA CARDENAS GALLEGO

LILY ALEJANDRA CARDENAS GALLEGO

@jhon.sebastian.serna

Excelente contenido, el profesor domina muy bien los temas tratados

Avatar Rafael Rivera

Rafael Rivera

@rafarivera75

Excelente curso, el profe explica super bien, y los ejemplos son muy ilustrativos.

Avatar Juan Pablo Lagos Idrobo

Juan Pablo Lagos Idrobo

@Juanpalai

El profesor explica muy bien y con ejercisios practicos es divertido aprender

Avatar Marcelino Lionel Martínez Chávez

Marcelino Lionel Martínez Chávez

@Lionel_17

Muy buen curso.

Avatar Davirson Novoa Ramirez

Davirson Novoa Ramirez

@davinsonnovoaramirez

de los mejores cursos que he tomado, muy bien explicado el codigo aun asi hay que tener buenas bases en python

Avatar Juan camilo truillo galvis

Juan camilo truillo galvis

@juank-black

me encanto aprender sobre la regresion logistica y su gran uso como algoritmo de clasificacion y aprender sobre la la regresion logistica multinomial

Avatar David Duque Uribe

David Duque Uribe

@davidduqueu

Muy buen curso, bien trabajado y explicado de manera clara y excelente

Avatar David Gabriel Luna Pérez

David Gabriel Luna Pérez

@xeurop343

Muy buen curso

Avatar Juan L

Juan L

@jlezama1

Un muy buen curso de regresión logistica

Avatar Angel Rodriguez

Angel Rodriguez

@angel-rodriguez276

Excelente curso de regresion logistica en donde te entras en lo interno de este algoritmo. Muy recomendable

Avatar Nicole Venachi Pizo

Nicole Venachi Pizo

@nicolevenachi

Excelente curso, muy claro, muy consciso, los conceptos son expresados de una manera muy correcta y fácil de entender para los estudiantes. El profesor, como en todos sus cursos, me parece que da un muy buen enfoque.

Avatar Luis Gerardo Bourde Ortega

Luis Gerardo Bourde Ortega

@LuisBourde

Gracias por el curso

El contenido del curso es bueno y que incluyan ejemplo de Kaggle es mejor, por lo regular otros cursos o libros utilizan siempre el de dataset de Iris

Avatar Ling Alfonso Sequera Marin

Ling Alfonso Sequera Marin

@lingstein

Buen curso, lo mejor son los ejemplos tipo proyecto sencillo y las técnicas para mejorar el desempeño del modelo

Avatar Mateo Sánchez Alzate

Mateo Sánchez Alzate

@matthew1438

Carlos es un excelente docente... Ojalá en mi universidad los docentes se hubieran esforzado la mitad de lo que hace él !!!

Curso práctico y teórico; para las prácticas se usaron dataset de kaggle; abarca la clasificación binomial y multi-clase.

Avatar Moises Ahumada

Moises Ahumada

@moises1989

muy corto y por encimita pero al grano y bien explicado.

Avatar Yeison Oswaldo Orozco Garnica

Yeison Oswaldo Orozco Garnica

@yeison.orozco

super entretenido ojala lo puedo poner en practica alguna vez en mi vida laboral

Avatar Leandro Tenjo

Leandro Tenjo

@LeandroT

Me gusta que no solo se muestren las herramientas sino se enseñe como funcionan y por que hacen lo que hacen.

Avatar José Nain Rivera Robles

José Nain Rivera Robles

@ppnain

Buen curso

Avatar Daniel Andres Rojas Paredes

Daniel Andres Rojas Paredes

@Dantheman

el examen estaba muy basico , y ademas tenia una pregunta super inaccesible copiaron y pegaron pantallasos de las diapositivas en las respuestas.

Avatar Anderson Yabel Dominguez Meza

Anderson Yabel Dominguez Meza

@andersondm636

Excelente curso, los códigos son importantes y entendibles

Avatar Sergio Andres Rios Gomez

Sergio Andres Rios Gomez

@Ingeniero_SergioRios

buen curso teorico, por favor incluir un curso de aplicación avanzada de Regresión logistica y modelos de clasificación

Avatar Carlos Arturo Moreno Moreno

Carlos Arturo Moreno Moreno

@camorenom224

El curso presenta de forma práctica las consideraciones necesarias para iniciar un proyecto de clasificación utilizando regresión logística.